对于给定的数组，我们可以使用回溯法来解决这个问题。回溯法是一种穷举搜索的方法，通过尝试所有可能的组合来找到满足条件的解。

首先，我们定义一个递归函数，该函数接受以下参数：

• 数组arr：给定的数组
• k：需要挑选的元素个数
• start：当前搜索的起始位置
• path：当前已选择的元素列表
• count：满足条件的方案数

递归函数的基本思路如下：

1. 如果已选择的元素个数等于k，判断这些元素是否满足两两之间互为倍数关系，如果满足则count加1。
2. 从起始位置start开始，遍历数组arr，依次选择一个元素加入到path中。
3. 递归调用函数，传入更新后的参数：start+1，path，count。
4. 回溯，将刚刚选择的元素从path中移除，继续遍历下一个元素。

下面是使用Python实现的代码示例：

def backtrack(arr, k, start, path, count):
    if len(path) == k:
        if check_multiples(path):
            count += 1
        return count
    
    for i in range(start, len(arr)):
        path.append(arr[i])
        count = backtrack(arr, k, i+1, path, count)
        path.pop()
    
    return count

def check_multiples(nums):
    for i in range(len(nums)):
        for j in range(i+1, len(nums)):
            if nums[i] % nums[j] != 0 and nums[j] % nums[i] != 0:
                return False
    return True

arr = [1, 2, 3, 4, 5]
k = 3
count = backtrack(arr, k, 0, [], 0)
print(count)

在上述代码中，我们使用了一个辅助函数check_multiples来判断给定的元素列表是否满足两两之间互为倍数关系。该函数通过两层循环遍历所有可能的组合，并检查是否满足倍数关系。

你可以将你的具体数组和需要挑选的元素个数传入arr和k变量，然后运行代码，即可得到满足条件的方案数。

需要注意的是，如果数组中的元素较多，或者需要挑选的元素个数较大，可能会导致计算时间较长。在这种情况下，可以考虑使用其他优化方法，如动态规划等。