在Python中，可以使用concurrent.futures模块来实现并行运行循环并设置超时。下面是一个示例代码：

import concurrent.futures
import time

def task(num):
    # 模拟任务执行
    time.sleep(num)
    return num

def run_parallel(tasks, timeout):
    # 创建线程池
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 提交任务并获取Future对象
        futures = [executor.submit(task, num) for num in tasks]
        
        # 等待所有任务完成或超时
        results = []
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures, timeout):
            try:
                result = future.result()
                results.append(result)
            except concurrent.futures.TimeoutError:
                print("任务超时")
        
        return results

# 示例调用
tasks = [1, 2, 3, 4, 5]
timeout = 2

results = run_parallel(tasks, timeout)
print(results)

在上面的示例中，我们定义了一个task函数来模拟实际的任务执行，该函数接受一个参数num作为任务的参数，并使用time.sleep来模拟任务的执行时间。

然后，我们定义了一个run_parallel函数来并行运行循环中的任务并设置超时。在该函数中，我们首先创建了一个线程池，然后使用executor.submit方法提交任务并获取对应的Future对象。

接下来，我们使用concurrent.futures.as_completed来等待任务完成或超时。在循环中，我们遍历所有的Future对象，并尝试通过future.result获取任务的返回结果，如果任务在超时时间内完成，我们将结果添加到一个列表中。如果任务超时，我们捕获concurrent.futures.TimeoutError异常并打印相应的提示信息。

最后，我们在示例调用中传入任务列表和超时时间，并打印最终的结果。

请注意，上述示例使用了线程池来并行执行任务，如果你需要使用进程池来实现并行，只需将concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()替换为concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()即可。