使用C#多線程處理同一批數據可以通過以下步驟實現：

1. 創建一個數據集合，包含要處理的數據。例如，可以使用List來存儲數據。

2. 創建一個線程池，用于處理數據。可以使用ThreadPool類來創建線程池，例如使用ThreadPool.QueueUserWorkItem方法。

3. 將數據集合分割成多個子集，每個子集包含一部分數據。可以使用LINQ的Skip和Take方法來分割數據集合。

4. 使用多個線程并行處理每個子集的數據。在每個線程中，使用循環遍歷子集的每個數據，并進行相應的處理操作。

下面是一個簡單的示例代碼：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // 創建數據集合
        List<int> data = new List<int>() { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 };

        // 創建線程池，用于處理數據
        int maxThreads = Environment.ProcessorCount; // 獲取可用的處理器核心數
        using (var countdown = new CountdownEvent(maxThreads)) // 使用CountdownEvent來等待所有線程完成
        {
            int batchSize = data.Count / maxThreads; // 計算每個線程處理的數據量

            // 將數據集合分割成多個子集
            for (int i = 0; i < maxThreads; i++)
            {
                int startIndex = i * batchSize;
                int endIndex = (i == maxThreads - 1) ? data.Count : (i + 1) * batchSize;

                // 使用線程池處理每個子集的數據
                ThreadPool.QueueUserWorkItem(state =>
                {
                    try
                    {
                        // 處理子集的數據
                        for (int j = startIndex; j < endIndex; j++)
                        {
                            int value = data[j];
                            // 進行相應的處理操作
                            Console.WriteLine("Processing data: " + value);
                        }
                    }
                    finally
                    {
                        countdown.Signal(); // 通知CountdownEvent一個線程已完成
                    }
                });
            }

            countdown.Wait(); // 等待所有線程完成
        }
    }
}

在上述示例代碼中，將數據集合分割成了與處理器核心數相等的子集。每個子集由一個線程來處理，通過線程池來管理線程。每個線程通過循環遍歷子集的數據，并進行相應的處理操作。在主線程中使用CountdownEvent來等待所有線程完成。