Z得分（Z-score）是衡量一个数值与数据集平均值相差多少个标准差的统计量。计算公式为：

\[ Z = \frac{X - \mu}{\sigma} \]

其中：
- \( X \) 是数据点的值，
- \( \mu \) 是数据集的平均值，
- \( \sigma \) 是数据集的标准差。

如果一个数值的 Z 得分为 4.1，这意味着该数值与数据集的平均值相差 4.1 个标准差。

### 分析

- **Z 得分 = 4.1**：
- 这种情况下，数值位于平均值的 4.1 个标准差之外。
- 在一个正态分布中，约有 99.7% 的数据会落在平均值的正负 3 个标准差内。因此，Z 得分为 4.1 表示这个数值远高于数据集的大多数数值。

### 结论

根据上述分析，正确答案是：

- **A: 远大于其他数值**

这种 Z 得分表明该数据点在数据集中是异常值或极端值，通常被认为远远大于其他数值。