还是从训练集和测试集的定义、界限划分理解。

在建模过程中，对数据中的某变量 \( x \) 做了 \( z \) 标准化，意味着我们将数据转化为零均值和单位方差的形式。标准化的公式为：

\[ z = \frac{x - \mu}{\sigma} \]

其中，\( \mu \) 是均值，\( \sigma \) 是标准差。

在模型上线后，即在预测新数据时，为了保持数据处理的一致性，我们必须使用训练数据集的均值和方差来对新数据进行标准化处理。原因如下：

1. **一致性**：使用训练数据集的均值和方差可以确保数据处理的一致性。这是因为模型是在训练数据集上学习到的特征分布，如果在预测阶段使用不同的数据集的均值和方差，可能会导致数据分布不一致，从而影响模型的预测性能。

2. **避免数据泄露**：使用测试数据集或验证数据集的均值和方差会导致数据泄露，因为测试集和验证集的数据在训练过程中是不应该被使用的。这样会违反机器学习中的数据独立性原则。

3. **模型泛化**：使用训练数据集的均值和方差可以确保模型在新数据上的泛化能力。模型在训练过程中已经适应了训练集的特征分布，因此在预测阶段也应保持这种分布。

因此，正确答案是：

A: 使用训练数据集的均值和方差。