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在Python的NumPy中，可以通过对数组进行标准化来规范数据，使得数据容易被比较和分析。标准化可以将不同规模和分布的数据转换为具有相似统计属性的数据。

标准化的过程可以分为两步：先将数据减去均值，再除以标准差。具体实现方法如下：

1. 计算均值和标准差

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

mean = np.mean(a)
std = np.std(a)

print("Mean:", mean)
print("Standard deviation:", std)

输出结果为：

Mean: 3.0
Standard deviation: 1.4142135623730951

1. 对数组进行标准化处理

a_standardized = (a - mean) / std

print("Standardized array:", a_standardized)

输出结果为：

Standardized array: [-1.41421356 -0.70710678  0.          0.70710678  1.41421356]

上述代码展示了对一维数组进行标准化处理的过程。下面再对二维数组进行标准化处理的示例。

b = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

print("Original array:\n", b)

b_mean = np.mean(b, axis=0)
b_std = np.std(b, axis=0)

b_standardized = (b - b_mean) / b_std

print("Standardized array:\n", b_standardized)

输出结果为：

Original array:
 [[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]
Standardized array:
 [[-1.22474487 -1.22474487]
 [ 0.          0.        ]
 [ 1.22474487  1.22474487]]

其中，axis=0表示按列计算均值和标准差，即对每一列进行标准化处理。数组b_standardized的每一列都具有相同的均值和标准差，符合标准化的要求。

综上所述，对数组进行标准化需要计算均值和标准差，然后对每个元素减去均值并除以标准差，即可得到标准化的结果。在处理多维数组时，需要按照不同维度计算均值和标准差，以保证标准化后每个维度具有相同的统计属性。