下面是一个使用Dask库并行分块从Dask区域加载数据的示例代码：

import dask
import dask.array as da

# 创建一个Dask数组
x = da.random.random((1000, 1000), chunks=(100, 100))

# 并行从Dask数组加载数据
def load_data(chunk):
    # 加载数据的代码，这里假设加载数据的函数为load_data_chunk()
    return load_data_chunk(chunk)

results = []
for chunk in x.chunks:
    result = dask.delayed(load_data)(chunk)
    results.append(result)

# 执行并行加载数据
data = dask.compute(*results)

在上面的示例中，我们首先创建了一个Dask数组x，并将其分块成100x100大小的块。然后，我们定义了一个load_data()函数，用于加载每个块的数据。我们使用dask.delayed()函数将加载数据的函数延迟执行，并将每个块的加载过程添加到一个结果列表中。

最后，我们使用dask.compute()函数并行执行结果列表中的加载数据任务，并将加载的数据存储在data变量中。

请注意，实际的加载数据代码应根据您的具体需求进行编写，并替换load_data_chunk()函数。此外，您可能还需要调整块的大小和分块策略以适应您的数据大小和计算资源。