遍历一个非常大的数组会减慢速度的原因通常是由于数组元素的数量过多，导致计算机需要花费更多的时间来处理每个元素。为了加速这个过程，可以尝试以下几种解决方法：

1. 使用并行处理（Parallel Processing）：将数组的遍历任务分解成多个子任务，并使用多个线程或进程同时处理这些子任务。这样可以利用计算机的多核心或多处理器架构来加速遍历过程。下面是一个使用Python的multiprocessing模块来实现并行处理的示例代码：

import multiprocessing

def process_element(element):
    # 处理每个元素的逻辑
    pass

if __name__ == '__main__':
    arr = [1, 2, 3, ... ]  # 假设这是一个非常大的数组
    pool = multiprocessing.Pool()  # 创建一个进程池
    pool.map(process_element, arr)  # 并行处理数组中的元素
    pool.close()  # 关闭进程池
    pool.join()  # 等待所有子任务完成

2. 使用多线程（Multithreading）：类似于并行处理，使用多个线程来同时处理数组的元素。不同的是，线程间的切换开销比进程间的切换开销小，适用于计算密集型的任务。下面是一个使用Python的threading模块来实现多线程处理的示例代码：

import threading

def process_element(element):
    # 处理每个元素的逻辑
    pass

if __name__ == '__main__':
    arr = [1, 2, 3, ... ]  # 假设这是一个非常大的数组
    threads = []
    for element in arr:
        thread = threading.Thread(target=process_element, args=(element,))
        thread.start()
        threads.append(thread)
    for thread in threads:
        thread.join()  # 等待所有子线程完成

3. 使用更高效的数据结构：如果只需要对数组进行遍历而不需要修改元素的值，可以考虑使用其他更高效的数据结构，如生成器（Generator）或迭代器（Iterator）。这样可以避免在内存中同时存储整个数组，从而减少内存开销和遍历时间。

4. 使用算法优化：如果遍历过程中需要执行复杂的计算操作，可以考虑使用更高效的算法来减少计算量。例如，可以使用二分查找（Binary Search）来快速定位某个元素，而不是逐个遍历整个数组。

需要根据具体的编程语言和应用场景来选择合适的解决方法。以上是一些常见的加速策略，但并不是适用于所有情况的通用解决方案。