以下是一个遍历两个不同的TensorFlow批处理数据集的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义第一个数据集
dataset1 = tf.data.Dataset.range(10)
dataset1 = dataset1.batch(2)

# 定义第二个数据集
dataset2 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
dataset2 = dataset2.batch(2)

# 创建迭代器并遍历数据集
iterator1 = iter(dataset1)
iterator2 = iter(dataset2)

for _ in range(5):
    # 从第一个数据集获取一个批次的数据
    batch_data1 = next(iterator1)
    print("Dataset 1 batch:", batch_data1.numpy())

    # 从第二个数据集获取一个批次的数据
    batch_data2 = next(iterator2)
    print("Dataset 2 batch:", batch_data2.numpy())

在上面的代码中，我们首先定义了两个不同的数据集dataset1和dataset2，并使用batch函数将它们转换为批处理数据集。然后，我们创建了两个迭代器iterator1和iterator2，分别用于遍历两个数据集。在每个迭代步骤中，我们使用next函数从每个迭代器中获取一个批次的数据，并打印出来。

请注意，这个示例中的数据集是非常简单的，只是一个范例用于演示目的。实际上，您可能需要根据您的数据集的具体情况进行适当的处理和转换。