Numpyを使用してZスコア正規化（標準化とも呼ばれる）を実行する方法を説明し、データ分布に対する効果の観点からMIN-MAX正規化とZスコア正規化の重要な違いについて説明できますか？
確かに！ここでは、Pythonでnumpyを使ってZスコアの正規化を行う方法を簡単に説明します：

Zスコアの正規化は標準化としても知られており、数値データの平均を0、標準偏差を1にするために使用される手法です。

ここでは、Pythonでnumpyを使ってZスコアの正規化を行う例を示します：
```
import numpy as np

def zscore_normalize(data):
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data)
    normalized_data = (data - mean) / std
    return normalized_data
```
zscore_normalize関数はnumpyの配列データを受け取り、np.mean関数とnp.std関数を用いてデータの平均と標準偏差を計算します。そして、配列の各値から平均を引き、標準偏差で割って正規化された値を得ます。

min-max正規化とZ-score正規化の違いの1つは、min-max正規化がデータを固定値の範囲（通常0から1）にスケーリングするのに対し、Z-score正規化は平均値と標準偏差に基づいてデータをスケーリングすることです。これは、min-max正規化はデータ中の異常値に対してより敏感であるのに対し、Zスコア正規化はより敏感でないことを意味する。

さらに、min-max正規化はデータを特定の範囲にスケールするためによく使用されますが（例えば、データの範囲が視覚化や分析に重要な場合）、Zスコア正規化は機械学習アルゴリズムや統計分析のためにデータを標準化するためによく使用されます。

まとめると、最小-最大正規化とZスコア正規化はどちらも数値データのスケーリングに有用なテクニックですが、データの分布に与える影響は異なり、使用目的も異なります。