并行处理中的迭代是指同时对一个集合中的元素进行处理，以加快处理速度。下面是一个使用Python的multiprocessing库实现并行处理的示例代码：

import multiprocessing

def process_item(item):
    # 对每个元素进行处理的函数
    # 在这里可以写处理逻辑
    return item

def parallel_process(items):
    # 创建进程池，根据CPU核心数确定进程数
    pool = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count())

    # 使用map函数对集合中的每个元素进行处理
    results = pool.map(process_item, items)

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

    return results

if __name__ == '__main__':
    # 测试数据
    items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

    # 并行处理
    results = parallel_process(items)

    # 打印处理结果
    print(results)

在上面的示例代码中，我们定义了一个process_item函数，用于处理集合中的每个元素。然后，我们使用multiprocessing.Pool创建一个进程池，进程数根据CPU核心数来确定。接下来，我们使用pool.map函数对集合中的每个元素调用process_item函数进行处理，并将结果存储在results中。最后，我们关闭进程池，等待所有进程完成，并打印处理结果。

这样，我们就可以利用多个进程同时对集合中的元素进行处理，从而提高处理速度。