以下是一个示例代码，它比较两个多维数组并将结果输出到一个新数组中：

import numpy as np

def compare_arrays(arr1, arr2):
    # 获取两个数组的形状
    shape1 = np.shape(arr1)
    shape2 = np.shape(arr2)

    # 检查数组形状是否相同
    if shape1 != shape2:
        print("Error: Arrays must have the same shape.")
        return None

    # 创建一个新的数组来存储比较结果
    result = np.zeros(shape1, dtype=bool)

    # 比较两个数组的元素
    for i in range(shape1[0]):
        for j in range(shape1[1]):
            if arr1[i][j] == arr2[i][j]:
                result[i][j] = True

    return result

# 示例用法
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[1, 2], [3, 5]])

result_array = compare_arrays(array1, array2)
print(result_array)

在这个示例中，我们使用了NumPy库来处理多维数组。首先，我们检查两个数组的形状是否相同。如果形状不同，我们输出错误信息并返回None。然后，我们创建一个具有相同形状的新数组来存储比较的结果。接下来，我们使用嵌套的for循环来比较每个元素。如果两个元素相等，我们将结果数组相应位置的值设置为True。最后，我们输出结果数组。

在这个示例中，输出结果将是一个具有相同形状的布尔数组。数组的每个元素表示相应位置的两个数组是否相等。在这个示例中，输出结果将是[[True, True], [True, False]]。