要遍历pandas系列并格式化日期，可以使用.apply()方法和pd.to_datetime()函数。下面是一个解决这个问题的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据系列
dates = pd.Series(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'])

# 格式化日期的函数
def format_date(date):
    formatted_date = pd.to_datetime(date).strftime('%d-%b-%Y')
    return formatted_date

# 使用apply方法遍历并格式化日期
formatted_dates = dates.apply(format_date)

# 打印结果
print(formatted_dates)

输出结果会将日期格式化为'%d-%b-%Y'格式：

0    01-Jan-2022
1    02-Jan-2022
2    03-Jan-2022
dtype: object

在这个示例中，我们首先创建了一个示例数据系列dates，包含三个日期字符串。然后，我们定义了一个函数format_date()，用于将日期格式化为指定的格式。在函数中，我们使用pd.to_datetime()函数将日期字符串转换为pandas日期时间对象，并使用.strftime()方法将其格式化为'%d-%b-%Y'格式。

接下来，我们使用.apply()方法遍历dates系列，并将每个元素应用于format_date()函数，最终得到一个新的格式化日期的系列formatted_dates。

最后，我们打印出formatted_dates的结果。