以下是一个示例代码，用于遍历每个数组并计算z分数：

import numpy as np

def calculate_zscore(arr):
    # 计算平均值和标准差
    mean = np.mean(arr)
    std_dev = np.std(arr)
    
    # 计算每个元素的z分数
    z_scores = [(x - mean) / std_dev for x in arr]
    
    return z_scores

# 示例数组
array1 = [1, 2, 3, 4, 5]
array2 = [6, 7, 8, 9, 10]

# 计算数组的z分数
z_scores1 = calculate_zscore(array1)
z_scores2 = calculate_zscore(array2)

# 打印结果
print("Array 1 z-scores:", z_scores1)
print("Array 2 z-scores:", z_scores2)

这段代码使用了NumPy库来计算平均值和标准差，并使用列表推导式计算每个元素的z分数。最后，我们打印了每个数组的z分数。请注意，这里假设数组中的元素已经是数值型数据。