要解决BigQuery Storage在Python中读取多个流并行的问题，可以使用多进程来并行处理每个流。下面是一个示例代码：

import multiprocessing
import google.cloud.bigquery_storage_v1 as bigquery_storage

def read_stream(stream_name):
    client = bigquery_storage.BigQueryReadClient()
    read_session = client.create_read_session(stream_name)
    reader = read_session.streams[0].read_rows()

    for row in reader:
        # 处理每一行数据
        print(row)

if __name__ == '__main__':
    stream_names = ["stream1", "stream2", "stream3"]

    # 创建一个进程池
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 使用进程池并行处理每个流
    pool.map(read_stream, stream_names)

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

在上面的示例中，我们首先导入multiprocessing和google.cloud.bigquery_storage_v1模块。然后，我们定义了一个read_stream函数，该函数接收一个流名作为参数，并使用BigQuery Storage客户端创建一个读取会话。然后，我们使用读取会话创建一个读取器，并遍历每一行数据进行处理（这里只是简单地打印每一行）。

在__main__函数中，我们定义了要读取的多个流的名称列表stream_names。然后，我们创建了一个进程池，并使用pool.map方法在多个进程中并行处理每个流。最后，我们关闭进程池，等待所有进程完成。

请注意，以上代码仅提供了一个基本示例，实际使用时可能需要根据具体情况进行适当的修改。