正态分布的标准化是将一个服从N（μ，σ²）的正态分布随机变量X转换为一个均值为0，标准差为1的标准正态分布随机变量Z的过程。标准化的公式是：
```
Z = （X - μ） / σ
```
其中：
`X` 是原始的随机变量，
`μ` 是 `X` 的均值，
`σ` 是 `X` 的标准差。
通过这个变换，如果 `X` 服从均值为 `μ`，标准差为 `σ` 的正态分布，那么变换后的 `Z` 将服从均值为0，标准差为1的标准正态分布，记作 `N（0,1）`。
标准化过程的意义在于，它可以让不同均值和标准差的正态分布在概率分布图上具有相同的形状，便于进行比较和分析。此外，标准化后的随机变量 `Z` 也方便用于计算和统计分析，因为许多统计方法都是基于标准正态分布的。