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获得一个3D NumPy数组的所有2D对角线通常可以通过循环迭代来实现，下面详细介绍其步骤。

步骤一：生成一个3D NumPy数组

首先，我们可以用如下代码创建一个3D NumPy数组：

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                [[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]],
                [[100, 200, 300], [400, 500, 600], [700, 800, 900]]])

生成的arr数组如下：

array([[[  1,   2,   3],
        [  4,   5,   6],
        [  7,   8,   9]],

       [[ 10,  20,  30],
        [ 40,  50,  60],
        [ 70,  80,  90]],

       [[100, 200, 300],
        [400, 500, 600],
        [700, 800, 900]]])

步骤二：循环迭代获得2D对角线

接下来，我们需要对3D数组中的每个二维数组进行操作，获取其所有对角线元素。具体的步骤如下：

1. 首先，我们可以用shape属性获取该数组的三维形状，即(3, 3, 3)。

n, m, p = arr.shape

1. 然后，我们可以用两个for循环迭代该3D数组中的所有二维数组，并在每个二维数组中获取其所有对角线元素。具体的代码如下：

for k in range(n):
    # 遍历每个二维数组
    arr2d = arr[k]
    for i in range(min(m, p)):
        # 获取正对角线元素
        diag = np.diag(arr2d, i)
        print(diag)
        # 获取反对角线元素
        diag = np.diag(np.fliplr(arr2d), i)
        print(diag)

上述代码中，np.diag函数可以用来获取每个二维数组中的对角线元素，而np.fliplr函数可以用来将二维数组进行水平翻转（左右翻转），以便获取反对角线。

示例：

对于上面所创建的3D数组，该代码的运行结果如下：

[1]
[3]
[4 20]
[6 8 30]
[100]
[300 200]
[600 400 800]
[900 700]

可以看出，我们成功地获取到了每个二维数组中的所有对角线元素。

另外，如果我们将创建数组的代码改为如下形式：

arr = np.random.randint(0, 9, size=(4, 5, 5))

即生成了一个随机的4x5x5的3D数组，然后再使用上述获取对角线的代码，其运行结果如下：

[6]
[0 7]
[1 8 14]
[2 9 15 20]
[3 10 16 21]
[4 11 17 22]
[5 12 18 23]
[13 19 24]
[16]
[2 17]
[3 8 18]
[4 9 13 19]
[5 10 14 20]
[6 11 15 21]
[7 12 16 22]
[23]

可以看出，我们同样成功地获取了该数组中每个二维数组的所有对角线元素。