以下是一个并行化嵌套的for循环分割数据的代码示例：

import multiprocessing

# 定义一个函数，用于并行处理数据
def process_data(data):
    # 这里是处理数据的具体逻辑
    # ...

# 定义一个函数，用于并行化嵌套的for循环
def parallel_nested_for_loop(data, num_threads):
    # 计算每个线程需要处理的数据量
    chunk_size = len(data) // num_threads
    
    # 创建一个进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=num_threads)
    
    # 并行化嵌套的for循环
    for i in range(num_threads):
        # 计算每个线程需要处理的数据范围
        start = i * chunk_size
        end = start + chunk_size
        
        # 提取需要处理的数据
        chunk_data = data[start:end]
        
        # 在进程池中并行处理数据
        pool.apply_async(process_data, (chunk_data,))
    
    # 等待所有进程完成
    pool.close()
    pool.join()

# 示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 并行化嵌套的for循环，使用4个线程
parallel_nested_for_loop(data, 4)

在示例代码中，首先定义了一个process_data函数，用于处理数据的具体逻辑。然后定义了一个parallel_nested_for_loop函数，用于并行化嵌套的for循环。该函数接受两个参数：data是需要处理的数据，num_threads是使用的线程数量。

在函数内部，首先计算每个线程需要处理的数据量，然后创建一个进程池，使用multiprocessing.Pool来创建。接下来，使用一个for循环并行化嵌套的for循环。在每次循环中，计算每个线程需要处理的数据范围，并提取相应的数据。然后使用pool.apply_async方法在进程池中并行处理数据。

最后，等待所有进程完成，并关闭进程池。

注意：示例代码中的数据分割方式是按照数据总量均分给每个线程。如果数据总量不能被线程数量整除，可以根据具体需求进行调整。