要保留结构并同时将两个多索引数据帧进行分割，可以使用pd.IndexSlice和.loc方法来选择需要的数据。

下面是一个示例代码，演示如何将一个多索引数据帧按照某个索引层级的值进行分割：

import pandas as pd

# 创建一个多索引数据帧
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', '1'), ('A', '2'), ('B', '1'), ('B', '2')])
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4]}, index=index)

# 使用IndexSlice选择需要的数据
idx = pd.IndexSlice
df_A = df.loc[idx['A', :], :]
df_B = df.loc[idx['B', :], :]

print("df_A:")
print(df_A)
print("df_B:")
print(df_B)

输出结果如下：

df_A:
   data
A 1     1
  2     2
df_B:
   data
B 1     3
  2     4

在这个示例中，我们首先创建了一个多索引数据帧df，然后使用pd.IndexSlice来选择需要的数据。通过idx['A', :]选择了索引层级'A'的所有数据，idx['B', :]选择了索引层级'B'的所有数据。最后，将选定的数据赋值给df_A和df_B两个数据帧。

你可以根据自己的需求修改示例代码来适应不同的多索引数据分割场景。