请总结一下以下代码的主要功能和实现方式。
```python
import numpy as np

def calculate_mean_std(array):
    mean = np.mean(array)
    std = np.std(array)
    return mean, std

def filter_data(array, threshold):
    filtered_array = array[(np.abs(array - np.mean(array)) < threshold * np.std(array))]
    return filtered_array

def process_data(data):
    mean, std = calculate_mean_std(data)
    filtered_data = filter_data(data, 2)
    return mean, std, filtered_data

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
mean, std, filtered_data = process_data(data)

print(f"Mean: {mean}, Standard Deviation: {std}, Filtered Data: {filtered_data}")
```
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这段代码主要用于计算一组数据的均值和标准差，并根据给定的阈值（2倍标准差）过滤掉异常值。具体实现方式如下：
1. `calculate_mean_std`函数计算给定数组的均值和标准差。
2. `filter_data`函数根据给定的阈值（2倍标准差）过滤掉偏离均值过大的数据点。
3. `process_data`函数调用上述两个函数，计算数据的均值和标准差，并过滤数据。
4. 最后，代码示例了如何使用这些函数处理一个简单的数组，并输出结果。
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