假设数据集存储在一个二维列表中，每一行表示一个个体的评分记录，非零评分用数字表示。下面是一个计算每个个体非零评分平均数的示例代码：

dataset = [
    [0, 0, 3, 4, 0],
    [1, 2, 0, 0, 5],
    [0, 0, 0, 2, 0],
    [4, 0, 0, 0, 1]
]

averages = []  # 用于存储每个个体的非零评分平均数

for row in dataset:
    nonzero_ratings = [rating for rating in row if rating != 0]  # 获取非零评分
    if len(nonzero_ratings) > 0:
        average = sum(nonzero_ratings) / len(nonzero_ratings)  # 计算非零评分平均数
    else:
        average = 0  # 若没有非零评分，则平均数为0
    averages.append(average)

print(averages)

以上代码将输出：[3.5, 2.6666666666666665, 2.0, 2.5]，即每个个体的非零评分平均数。