это сообщение было удалено пользователем

Вы можете использовать dstack (по сути, 2d версию zip) и itertools.chain вместе, чтобы достичь того, что вы хотите.

In [1]: import itertools
In [2]: import numpy as np
In [3]: x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
In [4]: y = np.array([[9, 2, 7], [4, 3, 1]])
In [5]: x
Out[5]:
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

In [6]: y
Out[6]:
array([[9, 2, 7],
       [4, 3, 1]])


In [7]: for (a,b) in itertools.chain(*np.dstack((x,y))):
   ...:     if a==b:
   ...:         print("Equal")
   ...:     else:
   ...:         print("Not equal")
   ...:
Not equal
Equal
Not equal
Equal
Not equal
Not equal

Допустим, у вас есть функция с именем my_func(a, b), которая принимает два скаляра a и b в качестве аргумента и возвращает другой скаляр.

Скажем, ваши два двумерных массива это arr_a и arr_b.

Затем выражение:

my_func(arr_a[:size,:size], arr_b[:size,:size])

будет возвращать массив пустых фигур (size,size), так что каждый элемент в этом массиве результатов получается путем взятия соответствующих скаляров из arr_a и arr_b и передача их в my_func(a,b)

Это работает, если то, что вы делаете внутри my_func() , соответствует определенным правилам .

Например, my_func() может быть:

def my_func(a,b):
    return np.lcm(a,b)

или может быть:

def my_func(a,b):
    return a%b