ZScoreNorm标准化和MinMaxNorm标准化都是常见的数据标准化方法。它们的应用区别如下：
1. ZScoreNorm标准化将数据转换为标准正态分布，即将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。这种标准化方法适用于数据分布近似正态分布的情况。而MinMaxNorm标准化将数据线性缩放到[0,1]区间内，适用于数据分布范围已知的情况。
2. ZScoreNorm标准化不受异常值的影响，因为它是基于均值和标准差进行标准化的。而MinMaxNorm标准化对异常值敏感，因为它是基于最大值和最小值进行标准化的。
3. ZScoreNorm标准化可以保留原始数据的分布特征，因为它只是对数据进行线性变换。而MinMaxNorm标准化会改变原始数据的分布特征，因为它对数据进行线性缩放。
综上所述，ZScoreNorm标准化适用于数据分布近似正态分布且不受异常值影响的情况，而MinMaxNorm标准化适用于数据分布范围已知且没有异常值的情况。