解决方法：使用多线程或并行编程库来实现并行循环执行。

下面是一个使用Python中的concurrent.futures库来实现并行循环执行的示例代码：

import concurrent.futures

def parallel_loop(n):
    for i in range(n):
        print(f'Executing iteration {i}')

if __name__ == '__main__':
    n = 10  # 循环次数
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        executor.map(parallel_loop, [n] * n)

上述代码中，parallel_loop函数是一个简单的循环函数，用于模拟需要并行执行的任务。在main函数中，我们创建一个ThreadPoolExecutor对象，它会自动创建一个线程池，并在执行过程中管理线程的生命周期。然后，我们使用executor.map函数来将parallel_loop函数应用到一个长度为n的迭代器上，实现并行循环执行。

这样，parallel_loop函数将被并行执行n次，每次迭代都在不同的线程中执行。输出结果可能是无序的，因为线程的执行顺序是不确定的。

请注意，具体的并行循环执行方法可能因编程语言和使用的并行库而有所不同。上述示例代码仅为一个简单的示例，供参考。