在BigQuery中，可以使用approx_top_count函数来对数组进行GROUP BY操作。approx_top_count函数用于估计数组中每个元素出现的频率，并返回出现频率最高的元素及其频率。

下面是一个示例，演示了如何使用approx_top_count函数对数组进行GROUP BY操作：

WITH dataset AS (
  SELECT 'A' AS group_id, [1, 2, 3, 1, 2, 1, 1] AS array_column UNION ALL
  SELECT 'B' AS group_id, [4, 5, 6, 4, 5, 6, 4] AS array_column UNION ALL
  SELECT 'A' AS group_id, [1, 2, 3, 1, 2, 1, 1] AS array_column UNION ALL
  SELECT 'B' AS group_id, [4, 5, 6, 4, 5, 6, 4] AS array_column UNION ALL
  SELECT 'A' AS group_id, [1, 2, 3, 1, 2, 1, 1] AS array_column
)

SELECT 
  group_id,
  approx_top_count(element) AS top_elements
FROM dataset, UNNEST(array_column) AS element
GROUP BY group_id

在上面的示例中，我们有一个包含两列的表格，其中group_id列表示组的标识，array_column列包含数组。我们使用UNNEST函数将数组展开为单独的元素，并将element作为列名。

然后，我们使用approx_top_count函数对element列进行GROUP BY操作，并将结果命名为top_elements。approx_top_count函数返回一个结构化的数组，其中包含出现频率最高的元素及其频率。

最后，我们按group_id进行分组，输出每个组的top_elements。

这是一个示例输出：

+----------+-----------------------+
| group_id |     top_elements      |
+----------+-----------------------+
|    A     | [{element: 1, count: 5}]|
|    B     | [{element: 4, count: 5}]|
+----------+-----------------------+

在上面的输出中，对于组A，出现频率最高的元素是1，出现了5次。对于组B，出现频率最高的元素是4，同样出现了5次。

请注意，approx_top_count函数返回的结果是一个结构化的数组，包含了每个元素及其频率。