NumPy: умножение матрицы, когда координаты задаются отдельно, есть ли ярлык?

Я работаю с позициями частиц в разных массивах, что-то вроде (три частицы):

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([2, 6, 1])
z = np.array([0, 3, 6])

Я делаю это таким образом из-за 3D-графиков matplotlib, которые требуют наличия разных координат в разных массивах (например, ax.scatter(x, y, z)).

Но недостатком этого подхода является то, что если я хочу перемножить матрицы:

mat = np.array([[10, 0, 0], [0, 10, 0], [0, 0, 10]])

Я не могу использовать np.dot напрямую, потому что координаты находятся в разных массивах, поэтому мне нужно объединить их и разъединить после умножения. Я знаю, как это сделать (np.transpose([x, y, z])), но меня беспокоит эффективность, я не знаю, сложны ли эти операции для больших массивов (я работаю с сотнями тысяч или миллионами частиц). Возможно, для этого есть функция numpy, о которой я не знаю. Конечно, реализовать это самостоятельно не составит труда.