有一个名为date.xlsx的excel，表格里的数据是960行52列，对每一列数据分别进行Z-score标准化，matlab具体的详细的代码

在MATLAB中，你可以使用`readtable`函数读取Excel文件，然后用`zscore`函数对每一列的数据进行标准化。以下是一段详细的代码示例：

% 1. 读取Excel文件
data = readtable('date.xlsx');

% 检查表中的列数（假设所有列都是数值型）
numColumns = size(data, 2);
if ~isnumeric(data)
    error('Some columns in the Excel file are not numeric.');
end

% 2. 对每一列进行Z-score标准化
for i = 1:numColumns
    % 提取第i列的数据
    columnData = data{:, i};
    
    % 如果列中有缺失值，先填充或删除
    if any(ismissing(columnData))
        % 选择如何处理缺失值（这里用NaN填充）
        columnData = fillmissing(columnData, 'constant', NaN);
        
        % 删除含有NaN的行
        columnData = columnData(~isnan(columnData));
    end
    
    % 进行Z-score标准化
    standardizedColumn = zscore(columnData);
    
    % 将标准化后的数据替换回原始数据表
    data{:, i} = standardizedColumn;
end

% 保存处理后的数据到新的Excel文件
newData = table2array(data);
writetable(newData, 'date_standardized.xlsx', 'Sheet', 'Sheet1');

这段代码首先读取Excel文件，然后遍历每一列数据，去除缺失值后执行Z-score标准化，最后把标准化后的数据写入一个新的Excel文件。