对于给定的数组，我们可以使用动态规划的方法来解决这个问题。

首先，我们定义一个长度为n的数组dp，其中dp[i]表示以第i个元素结尾的子数组中满足条件的删除方案数。

然后，我们遍历数组中的每个元素，对于第i个元素，我们需要找到它之前的所有元素中与之互为倍数关系的元素，然后将它们的dp值累加到dp[i]中。

具体的算法如下：

1. 初始化dp数组为1，即dp[i] = 1，表示每个元素本身都是一个满足条件的删除方案。

2. 对于数组中的每个元素nums[i]，遍历它之前的所有元素nums[j]，其中j从0到i-1。

   • 如果nums[i]能整除nums[j]，则将dp[j]累加到dp[i]中，即dp[i] += dp[j]。
3. 遍历完所有元素后，将dp数组中的所有元素相加得到最终的答案。

最后，将答案对10^7取模即可得到小美希望的删除方案数。

以下是使用Python实现的代码示例：

def countDeletionPlans(nums):
    n = len(nums)
    dp = [1] * n

    for i in range(n):
        for j in range(i):
            if nums[i] % nums[j] == 0:
                dp[i] += dp[j]

    total = sum(dp)
    return total % (10**7)

# 示例输入
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
result = countDeletionPlans(nums)
print(result)

请注意，由于题目中未明确给出数组的具体取值范围，上述代码可能在处理较大规模的数组时效率较低。如果需要处理更大的数组，请使用专业版提问以获取更高效的解决方案。