解决这个问题的方法是在每个账户中创建一个自定义的AWS Lambda层，并将numpy模块导入到层中。以下是一个示例代码来演示如何在AWS Lambda中使用numpy模块：

1. 创建一个名为“numpy-layer”的文件夹，并在该文件夹中创建一个名为“numpy”的子文件夹。

2. 在“numpy”文件夹中安装numpy模块。可以使用以下命令安装numpy：

pip install numpy -t .

3. 将下面的代码保存为名为“lambda_function.py”的文件，此代码将使用numpy模块：

import numpy as np

def lambda_handler(event, context):
    # 使用numpy模块进行一些操作
    x = np.array([1, 2, 3, 4])
    y = np.square(x)
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': y.tolist()
    }

4. 在第一个AWS账户中创建一个AWS Lambda层。将“numpy”文件夹以及其中的内容打包成一个.zip文件，并上传到AWS Lambda层。创建层时，确保将运行时设置为与您的Lambda函数相同的运行时。

5. 在第二个AWS账户中重复步骤4，创建另一个AWS Lambda层。

6. 通过以下代码示例演示如何在每个账户中使用自定义的AWS Lambda层：

import boto3

# 第一个账户的AWS Lambda层ARN
layer_arn_account1 = 'arn:aws:lambda:us-east-1:account1_id:layer:numpy-layer:1'

# 第二个账户的AWS Lambda层ARN
layer_arn_account2 = 'arn:aws:lambda:us-east-1:account2_id:layer:numpy-layer:1'

def lambda_handler(event, context):
    # 使用第一个账户的层
    client_account1 = boto3.client('lambda')
    response_account1 = client_account1.invoke(
        FunctionName='function_name',
        InvocationType='RequestResponse',
        Payload=bytes(json.dumps(event), 'utf-8'),
        Qualifier='1',  # 层的版本号
        LogType='Tail'
    )
    
    # 使用第二个账户的层
    client_account2 = boto3.client('lambda')
    response_account2 = client_account2.invoke(
        FunctionName='function_name',
        InvocationType='RequestResponse',
        Payload=bytes(json.dumps(event), 'utf-8'),
        Qualifier='1',  # 层的版本号
        LogType='Tail'
    )
    
    # 处理并返回结果
    # ...

在上面的代码示例中，需要替换“account1_id”，“account2_id”和“function_name”为相应的值。分别使用不同账户的AWS Lambda层ARN，可以确保在每个账户中导入numpy模块是有效的。