你可以使用统计软件如SAS、R或Python来实现数据集间相减的操作。下面我将提供在三种语言中如何完成此操作的方法：

### SAS示例代码

```sas
data B;
    set B(in=_b);
    if _b;
run;

data C;
    merge A (rename=(var1=A_var1 var2=A_var2 ... var40=A_var40))
          B (rename=(var1=B_var1 var2=B_var2 ... var40=B_var40));
    by _all_;
   
    new_var1 = A_var1 - B_var1;
    new_var2 = A_var2 - B_var2;
    ...
    new_var40 = A_var40 - B_var40;

    drop A: B:;
run;
```
这个例子中，B数据集被复制创建了一个新的临时数据集。然后使用`merge`语句将两个数据集连接在一起，并通过变量重命名来区分A和B中的变量。最后计算差值并存储在新数据集中。

### R示例代码

```r
library(dplyr)

df_B_replicated <- as.data.frame(replicate(nrow(df_A), df_B))

df_C <- bind_cols(df_A, df_B_replicated) %>%
  mutate_at(vars(-c(id_vars)), ~ .x - get(colnames(df_B)))

colnames(df_C)[-ncol(df_C)] <- colnames(df_A)

df_C
```
在这个R的例子中，首先复制数据集B来匹配A的行数。然后使用`bind_cols`函数将两个数据集合并在一起，并用`mutate_at`函数计算每个变量之间的差值。

### Python 示例代码

```python
import pandas as pd

# 假设 df_A 和 df_B 已经被定义好了
df_C = df_A - df_B.iloc[0]

df_C.columns = df_A.columns # 确保列名正确

# 输出结果或保存到文件
print(df_C)
```
这个Python示例使用Pandas库，直接利用数据框的减法运算符来实现差值计算。由于数据集B只有一条记录，可以简单地选择这条记录与A中的所有记录相减。

以上三种方法都可以在不同编程环境中帮助你完成数据集间相减的任务。根据你的具体需求和使用的软件环境，可以选择合适的方法进行操作。

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