在并行循环中，如果CPU使用率较低，可能是由于以下原因：

1. 循环中的任务过于简单，无法充分利用CPU资源。这种情况下，可以尝试增加任务的计算量，或者将任务分解成更小的单位，以增加并行计算的数量。

2. 循环中存在数据依赖性，导致并行计算的效率降低。在这种情况下，可以尝试对循环进行重排或者重构，以减少数据依赖性，提高并行计算的效率。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用并行循环并充分利用CPU资源：

import multiprocessing

def process_data(data):
    # 进行任务处理，这里简单地将数据平方
    result = data ** 2
    return result

if __name__ == '__main__':
    data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    
    # 创建多个进程来并行处理数据
    pool = multiprocessing.Pool()
    results = pool.map(process_data, data)
    pool.close()
    pool.join()
    
    print(results)

在上面的代码中，我们使用了multiprocessing.Pool()来创建了一个进程池，然后使用pool.map()并行地处理数据。这样可以充分利用CPU资源，提高计算效率。如果并行循环中仍然存在低CPU使用率的问题，可以尝试调整任务的计算量或者重构循环逻辑，以达到更好的并行计算效果。