以下是一个使用Python解决问题的示例代码：

import os
import pandas as pd

# 定义要遍历的文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'

# 初始化一个空的DataFrame用于存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 遍历文件夹中的所有文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.xlsx') or filename.endswith('.xls'):
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        
        # 读取Excel文件的所有工作表
        xls = pd.ExcelFile(file_path)
        sheet_names = xls.sheet_names
        
        # 遍历工作表并合并数据
        for sheet_name in sheet_names:
            # 读取工作表数据
            data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
            
            # 合并数据到总的DataFrame中
            merged_data = merged_data.append(data, ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存到新的Excel文件中
merged_data.to_excel('/path/to/output/merged.xlsx', index=False)

上述代码中，首先定义了要遍历的文件夹路径 folder_path，然后初始化一个空的DataFrame merged_data，用于存储合并后的数据。

接下来，通过使用os.listdir()函数遍历文件夹中的所有文件，筛选出以.xlsx或.xls结尾的文件。然后，使用pd.ExcelFile()函数读取Excel文件，并使用sheet_names属性获取所有工作表的名称。

然后，通过嵌套的for循环遍历工作表，使用pd.read_excel()函数读取每个工作表的数据，然后使用append()函数将数据合并到总的DataFrame中。

最后，使用to_excel()函数将合并后的数据保存到新的Excel文件中。

请确保替换代码中的文件夹路径和输出文件路径，以适应您的实际情况。