以下是一个示例代码，演示了如何在并行迭代的条件下对二维数组进行压缩：

import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveAction;

public class ParallelArrayCompression {

    private static final int THRESHOLD = 10000;

    public static void main(String[] args) {
        int[][] inputArray = {
                {1, 2, 3},
                {4, 5, 6},
                {7, 8, 9}
        };

        int[] compressedArray = compressArray(inputArray);

        System.out.println(Arrays.toString(compressedArray));
    }

    public static int[] compressArray(int[][] inputArray) {
        int numRows = inputArray.length;
        int numCols = inputArray[0].length;

        int[] compressedArray = new int[numRows * numCols];
        CompressTask compressTask = new CompressTask(inputArray, compressedArray, 0, numRows, 0, numCols);
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        pool.invoke(compressTask);

        return compressedArray;
    }

    static class CompressTask extends RecursiveAction {
        private int[][] inputArray;
        private int[] compressedArray;
        private int startRow;
        private int endRow;
        private int startCol;
        private int endCol;

        public CompressTask(int[][] inputArray, int[] compressedArray, int startRow, int endRow, int startCol, int endCol) {
            this.inputArray = inputArray;
            this.compressedArray = compressedArray;
            this.startRow = startRow;
            this.endRow = endRow;
            this.startCol = startCol;
            this.endCol = endCol;
        }

        @Override
        protected void compute() {
            if ((endRow - startRow) * (endCol - startCol) <= THRESHOLD) {
                // Sequentially compress the sub-array
                int index = 0;
                for (int i = startRow; i < endRow; i++) {
                    for (int j = startCol; j < endCol; j++) {
                        compressedArray[index] = inputArray[i][j];
                        index++;
                    }
                }
            } else {
                // Split the task into smaller sub-tasks
                int midRow = (startRow + endRow) / 2;
                int midCol = (startCol + endCol) / 2;

                invokeAll(
                        new CompressTask(inputArray, compressedArray, startRow, midRow, startCol, midCol),
                        new CompressTask(inputArray, compressedArray, startRow, midRow, midCol, endCol),
                        new CompressTask(inputArray, compressedArray, midRow, endRow, startCol, midCol),
                        new CompressTask(inputArray, compressedArray, midRow, endRow, midCol, endCol)
                );
            }
        }
    }
}

该示例使用了Java的Fork/Join框架，通过递归地将任务划分为更小的子任务，并在每个子任务中对子数组进行压缩。如果子任务的大小小于指定的阈值（THRESHOLD），则直接顺序地压缩子数组；否则，将子任务分割为更小的子任务，直到满足阈值条件。

在示例中，我们定义了一个CompressTask类，它继承自RecursiveAction，并实现了compute()方法。在compute()方法中，我们首先检查任务的大小是否小于阈值，如果是，则顺序地压缩子数组；否则，将任务划分为四个更小的子任务，并通过invokeAll()方法并行执行这些子任务。

在compressArray()方法中，我们创建了一个ForkJoinPool实例，并调用invoke()方法来执行根任务。

请注意，示例中的代码仅用于演示并行迭代的二维数组压缩的解决方案，并可能需要根据实际需求进行修改。