Rustでは、forループを使って配列の要素を繰り返し処理し、println！マクロを使って各要素を改行で表示することができます。以下はその例です：

```javascript

fn main() {
    let array = [1, 2];

    for element in array.iter() {
        println!("{}", element);
    }
}
```

この例では、forループがiter()メソッドを使って配列の要素を繰り返し処理し、println! マクロを使って各要素を改行で表示している。Rustはスピードと効率で知られているので、このコードのパフォーマンスは速いはずです。

例のコードを高速化するには、以下の最適化テクニックを参考にしてください：

検索用のハッシュ・テーブルやインデックス付きアクセス用の配列など、実行する特定のタスクに最適化されたデータ構造を使用する。

マルチスレッドやGPUアクセラレーションなどのテクニックを使って、コードの計算量の多い部分を並列化する。

同じ計算を繰り返し実行する必要がないように、キャッシュを使用して高価な計算の結果を保存します。

動的に割り当てられるメモリの使用を最小限に抑え、メモリの断片化を減らす。

可能な限り遅延評価を使用し、実際に必要なときだけ計算を実行する。

低速または複雑なアルゴリズムやデータ構造の使用は避け、可能な限りより効率的な代替手段を使用する。

プロファイリングとベンチマークを使用して、コードのボトルネックを特定し、最適化する。

不必要な計算や冗長なデータ転送を避ける。

数値計算にはNumPy、データ可視化にはMatplotlibなど、特定のタスクに特化したライブラリやツールの使用を検討する。

手元のタスクに適切なデータ型を使用する。例えば、テキストデータを扱うときは、文字列スライスに&strを使用する。

注：これらは一般的な最適化テクニックであり、特定のケースに最適なアプローチは、コードのコンテキストと要件によって異なります。
You can use a for loop to iterate through the elements of an array in Rust, and use the println! macro to print each element on a new line. Here's an example:

javascript

fn main() {
    let array = [1, 2];

    for element in array.iter() {
        println!("{}", element);
    }
}
In this example, the for loop iterates through the elements of the array using the iter() method, and the println! macro is used to print each element on a new line. The performance of this code should be fast, as Rust is known for its speed and efficiency.

To make the code in the examples faster, you can look into the following optimization techniques:

Use data structures that are optimized for the specific tasks you are performing, such as hash tables for searching or arrays for indexed access.

Parallelize the computationally expensive parts of the code using techniques such as multi-threading or GPU acceleration.

Use caching to store the results of expensive computations so that you do not have to perform the same calculations repeatedly.

Minimize the use of dynamically allocated memory and reduce memory fragmentation.

Use lazy evaluation where possible, where computations are only performed when they are actually needed.

Avoid using slow or complex algorithms and data structures, and instead use more efficient alternatives when possible.

Use profiling and benchmarking to identify and optimize bottlenecks in the code.

Avoid making unnecessary or redundant computations or data transfers.

Consider using specialized libraries or tools for specific tasks, such as NumPy for numerical computations or Matplotlib for data visualization.

Use the appropriate data types for the task at hand, for example, using &str for string slices when working with text data.

Note: these are general optimization techniques and the best approach for a specific case would depend on the context and requirements of the code.