以下是一个示例代码，演示如何按块对数组进行多进程处理：

import multiprocessing

def process_data(data):
    # 在这里添加你的数据处理逻辑
    processed_data = [item * 2 for item in data]
    return processed_data

def split_data(data, num_chunks):
    chunk_size = len(data) // num_chunks
    chunks = [data[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(data), chunk_size)]
    return chunks

def process_data_in_parallel(data, num_processes):
    pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)
    chunks = split_data(data, num_processes)
    results = pool.map(process_data, chunks)
    pool.close()
    pool.join()
    
    # 将处理后的结果合并
    processed_data = []
    for result in results:
        processed_data.extend(result)
    
    return processed_data

if __name__ == '__main__':
    # 示例数据
    data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    num_processes = 4
    
    # 多进程处理数据
    processed_data = process_data_in_parallel(data, num_processes)
    
    print(processed_data)

在这个示例中，我们首先定义了一个process_data函数，它表示我们要对数据进行的处理逻辑。在这个示例中，我们简单地将每个元素乘以2作为处理过程。

然后，我们定义了一个split_data函数，将数据分割成多个块。我们将数据均匀地分割成num_chunks个块。

接下来，我们定义了一个process_data_in_parallel函数，它使用multiprocessing模块创建多个进程来并行处理数据。我们首先使用split_data函数将数据分割成多个块，然后使用Pool.map方法将每个块提交给进程池中的进程进行处理。

最后，我们将处理后的结果合并，并返回最终的结果。

在if __name__ == '__main__':块中，我们定义了示例数据和要使用的进程数，并调用process_data_in_parallel函数来处理数据。最后，我们打印出处理后的数据。

请注意，由于本示例涉及到多进程处理，所以代码必须在if __name__ == '__main__':块中运行，以避免进程冲突。