Airflow 是一个开源的数据管道工具，可以用来调度和监控工作流。它支持并行执行脚本，可以同时执行多个任务。

下面是一个使用 Airflow 并行执行脚本的解决方法示例：

1. 首先，安装 Airflow 并启动 Airflow 服务。

2. 创建一个 Airflow DAG（有向无环图），用于定义工作流。在 DAG 中定义任务和任务之间的依赖关系。

   from airflow import DAG
   from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
   from datetime import datetime
   
   dag = DAG('parallel_script_execution', start_date=datetime(2021, 1, 1))
   
   task1 = BashOperator(
       task_id='task1',
       bash_command='python script1.py',
       dag=dag
   )
   
   task2 = BashOperator(
       task_id='task2',
       bash_command='python script2.py',
       dag=dag
   )
   
   task3 = BashOperator(
       task_id='task3',
       bash_command='python script3.py',
       dag=dag
   )
   
   task4 = BashOperator(
       task_id='task4',
       bash_command='python script4.py',
       dag=dag
   )
   
   task1 >> task2
   task1 >> task3
   task2 >> task4
   task3 >> task4
   

3. 在 DAG 中定义了四个任务（task1、task2、task3、task4），每个任务都是通过 BashOperator 运行一个脚本。任务之间的依赖关系通过 >> 符号定义。

4. 启动 Airflow 调度器，它将根据 DAG 的定义来调度和执行任务。

5. 当 DAG 被触发时，Airflow 调度器将并行执行任务。在这个例子中，task1、task2、task3 可以同时执行，而 task4 必须等待 task2 和 task3 完成后才能执行。

注意：在实际使用中，你需要根据自己的需求修改 DAG 的定义和任务的命令。

希望以上解决方法能够帮助到你！