可以使用动态规划来解决这个问题。

首先，我们定义一个二维数组dp，其中dpi表示在进行i次操作后，数组中最后一个数为j的方案数。

根据题目描述，我们可以得到以下状态转移方程：
dpi = dpi-1 + dpi-1

其中，x为数组中倒数第二个数，取值范围为0到9。

初始状态为dp0 = 1，表示进行0次操作后，数组中最后一个数为j的方案数为1。

最终的答案为dpn-1到dpn-1的和。

下面是使用Python代码实现的示例：

def countNumbers(nums):
    n = len(nums)
    dp = [[0] * 10 for _ in range(n)]

    # 初始化初始状态
    dp[0][nums[0]] = 1

    for i in range(1, n):
        for j in range(10):
            for x in range(10):
                y = nums[i]
                if x + y < 10:
                    dp[i][(j + x) % 10] += dp[i-1][j]
                else:
                    dp[i][(j + x) % 10] += dp[i-1][j] * dp[i-1][(x * y) % 10]

    result = sum(dp[n-1])
    return result

nums = [1, 2, 3, 4]
result = countNumbers(nums)
print(result)

这段代码可以计算出数组[1, 2, 3, 4]经过n-1次操作后，最后一个数等于0到9的方案数分别为多少。你可以根据需要修改输入的数组来计算其他情况下的方案数。