在Android中使用RxJava 2并行多个网络调用的示例代码如下：

import io.reactivex.Observable;
import io.reactivex.Single;
import io.reactivex.schedulers.Schedulers;

public class ParallelNetworkCallsExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建三个模拟的网络请求
        Single networkCall1 = Single.fromCallable(() -> {
            Thread.sleep(1000);
            return "Response 1";
        }).subscribeOn(Schedulers.io());

        Single networkCall2 = Single.fromCallable(() -> {
            Thread.sleep(2000);
            return "Response 2";
        }).subscribeOn(Schedulers.io());

        Single networkCall3 = Single.fromCallable(() -> {
            Thread.sleep(1500);
            return "Response 3";
        }).subscribeOn(Schedulers.io());

        // 并行发起三个网络请求
        Observable parallelNetworkCalls = Observable.merge(networkCall1.toObservable(),
                networkCall2.toObservable(), networkCall3.toObservable());

        // 订阅并处理并行网络请求的结果
        parallelNetworkCalls.subscribe(response -> {
            System.out.println("Received response: " + response);
        });

        // 等待所有网络请求完成
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

上述代码使用Single.fromCallable创建了三个模拟的网络请求，并通过subscribeOn(Schedulers.io())指定在IO线程中执行。然后使用Observable.merge将这三个网络请求合并为一个Observable，并使用subscribe订阅并处理并行网络请求的结果。

最后，使用Thread.sleep等待所有网络请求完成，以便能够正确输出结果。

注意：在实际的Android应用中，你应该在Android的主线程之外执行网络请求，以避免阻塞主线程。这里仅为演示目的而在main方法中执行网络请求。在Android中，你可以使用Schedulers.io()作为观察者的线程调度器，或者使用Schedulers.computation()进行计算密集型操作。