并行流对于6个元素比普通循环花费更多时间的情况非常少见。并行流适用于大规模数据集，因为它可以将数据分成多个部分并在多个线程上并行处理。对于小规模数据集，普通循环通常比并行流更快。

以下是一个包含代码示例的解决方法，展示了普通循环和并行流在处理6个元素时的性能比较：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.IntStream;

public class ParallelStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            numbers.add(i);
        }

        // 普通循环
        long startTime = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < numbers.size(); i++) {
            process(numbers.get(i));
        }
        long endTime = System.nanoTime();
        long totalTime = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime - startTime);
        System.out.println("普通循环花费时间: " + totalTime + " 毫秒");

        // 并行流
        startTime = System.nanoTime();
        numbers.parallelStream().forEach(ParallelStreamExample::process);
        endTime = System.nanoTime();
        totalTime = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime - startTime);
        System.out.println("并行流花费时间: " + totalTime + " 毫秒");
    }

    public static void process(Integer number) {
        // 模拟处理时间
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("处理数字: " + number);
    }
}

在这个示例中，我们使用普通循环和并行流来处理包含6个数字的列表。在每个数字的处理中，我们模拟了1秒的处理时间。运行此程序，您会发现普通循环的时间要明显少于并行流。

这个结果是符合预期的，因为对于小规模数据集，创建和管理多个线程以及数据分割的开销会超过多线程处理所带来的好处。并行流适合于处理大规模数据集，其中线程的并行执行可以提供更好的性能。