并行化自定义函数可以使用多线程或者多进程进行实现。下面是使用Python中的multiprocessing库进行多进程并行化的示例代码：

import multiprocessing

# 自定义函数
def custom_function(x):
    return x**2

# 并行化处理函数
def parallelize_custom_function(data):
    # 获取CPU核心数量
    num_cores = multiprocessing.cpu_count()

    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=num_cores)

    # 将数据划分为多个子任务
    chunk_size = len(data) // num_cores
    data_chunks = [data[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(data), chunk_size)]

    # 在进程池中并行执行自定义函数
    results = pool.map(custom_function, data_chunks)

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

    # 合并并返回结果
    return [item for sublist in results for item in sublist]

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

# 并行化处理
results = parallelize_custom_function(data)

print(results)

以上代码中，首先定义了一个自定义函数custom_function，然后定义了一个parallelize_custom_function函数用于并行化处理数据。该函数会根据CPU核心数量创建多个进程，并将数据划分为多个子任务。然后，在进程池中并行执行自定义函数custom_function，并将各个子任务的结果合并返回。最后，通过调用parallelize_custom_function函数来实现并行化处理自定义函数的功能。

请注意，以上示例使用了Python的multiprocessing库进行多进程并行化。如果需要使用多线程进行并行化处理，可以使用Python的threading库或者concurrent.futures库。