・データの数的にマクロで比較する事が現実的かどうか。
(そもそも上記マクロがひどい内容だという事は重々承知しておりますが、書き直す時間なかなか取れず、件数の少ない別のcsvファイル間で処理ができ、最後に残ったこの大きなファイルに困っております。)

難しくはないと思うのですが件数が多い＆条件が複数ある(というか多すぎる)ので時間がかかるのは仕方ないように思えます。
条件はすべてAndのようですので条件部分を書き直すといくらか時間が短縮される＆処理が軽くなるかもしれません。
ちなみに私なら比較元が空白である事を確認したら全処理を止める記述のあとに
以下のように先に全セルが一致するか判定し、その判定結果をさらに判定するようにします。

    Dim i As Long
    Dim j As Long

    i = 1
    j = 110

    Dim flg As Boolean
    flg = True

    ' すべて同じなのか先に判定してしまう。
    Do While flg

        '比較元を左、比較先を右とする。
        If Cells(X, Y + i) = Cells(Z1, Y + j) Then

            ' 比較元と比較先が同じ場合
            ' 隣の列に移動
            i = i + 1
            j = j + 1

            'iが109になった場合は処理を抜ける
            If i = 109 Then

                Exit Do

            End If

        Else

            ' 比較元と比較先が同じではない場合
            flg = False

        End If

    Loop

flgがfalseになった場合は全セルが一致しなかった、ということになります。
たくさん書いたIf文の条件はこのflgに置き換えれば良いと思います。

・Excel以外で同様の処理を行う方法はありますでしょうか？

差分を比較するツール（例えばWinMergeとか）を使えば差分の確認だけならできます。

これは明らかにawkの得意分野ですね。windowsでは馴染みが薄いかもしれませんが、今は簡単に使えるようにできます。

インストール不要！WindowsでLinuxコマンドを使う

次に以下のような感じのスクリプトをテキストエディタで書いてたとえばtest.awkというテキストファイルにセーブします。

BEGIN{FS=","; n=100}
{
    for(i=1; i<=n; i++){
        x=$i; y=$(i+n);
        if(x!=y){
            printf "line %d: col %d = '%s'; col %d = '%s'\n",  NR, i, x, i+n, y;
        }
    }
}

上記に従えばawk -f test.awk 対象ファイル
とコマンドを入力すると値の不一致なデータとその行・列番号が出力されるはずです。
入力元ファイルはCSVファイルにコンバートしてあるものとこのコードは仮定していますが、本来はtab区切りデータを推奨したいところです。

やってみないと分かりませんが、たぶんvbaよりは速く結果が返ってくるんじゃないかなと思います。慣れればVBAなんてバカバカしくて使ってられなくなる…はず。

gnu awk4 on windows

さらに調べてみたところ、https://www.klabaster.com/freeware.htmで、gawk4.0のwindows版実行ファイルが配布されています。
gawk4.0にはFPATという組み込み変数が追加されており、「値の中に,が含まれるcsvを扱おうとすると困ってしまう」問題を実質的に解決できるようになっています。
参考:GNU AWKでCSVファイルを楽々あつかう組込変数FPATと、関数のインダイレクト呼び出し

ダウンロードしてexeファイルをpathの通ったところに置くだけですので、導入の簡単さではbusyboxと変わらず、機能面を考えるとこちらが良いでしょう。

これを利用して上記スクリプトを書き換えたものを示しておきます。

BEGIN{FPAT="([^,]+)|(\"[^\"]+\")"; n=100}
{
    for(i=1; i<=n; i++){
        x=$i; y=$(i+n);
        if(x!=y){
            printf "line %d: col %d = '%s'; col %d = '%s'\n",  NR, i, x, i+n, y;
        }
    }
}

追記: 上記サイトから引用します。

このパターンでは、CSVファイルの規格にある「ダブルクォートで括られた中に改行を含めることが可能」というルールに対応することはできません。
このような中途半端な状態なのにCSVファイルを扱えると明言するのはおかしいのではないかという意見もありますが、gawkの開発は「完全を目指すのではなく9割をサクサクこなし、フィールドに改行を含むようなCSVファイルは専用のツールで処理すれば良い」という思想で進められました。

ようするに、いつでも使えるわけではないが、使えるときには使って簡単に片づけたらいいじゃんという発想です。awkとはそういうものです。awkが本件ではうまく使えない可能性はあるし、もっといい方法がある可能性もあります。

私はこれを唯一絶対最高の解決策だと主張したいわけではありません。しかし、条件が合うなら最短距離で問題を片づけられる可能性はあると考えています。何かごちゃごちゃ言っている人がいますが、まどわされず、ご自分の案件に使えるかどうかは質問者さんご自身が淡々と判断していただければと思います。

VBAでやるような処理ではないと思いますが、100セルが全て同じかどうかしか見ていないようですし、csvファイルといっても両ファイルの出力形式が同じなら、ファイルのテキスト比較でも要件を満たすのではないですか？

片方の行抜けは想定せず、同一行同士のテキスト比較しかしないのであれば、VBAでも容易に書くことはできます。

    Open "比較元csvファイル名" For Input As #1
    Open "比較先csvファイル名" For Input As #2

    Do Until EOF(1)
        Line Input #1, hoge1

        If Not EOF(2) Then
            Line Input #2, hoge2
        Else
            hoge2 = ""
        End If

        If hoge1 <> hoge2 Then
            'ここに不一致時の処理を書く
        End If
    Loop

    Close #1
    Close #2

とはいえ、安易すぎるコードかもしれません。

何か音沙汰がないし、質問者さんは他のやり方も模索してるとのことであり、また質問者さんのマクロを配列にしたバージョンを誰も作ってないので、awk方式ではカンマ付き数字あるだけで終わるし、いろいろ考慮した結果、回答することにしました。

■サンプルデータ作成用powershell

$fixedRow= New-Object PSObject
$fixedRow | Add-Member -MemberType NoteProperty -Name "dummy" -Value 'ダミー'

$colCount=109
$rowCount=17000

foreach($pat in @("left", "right")) {
    for ($col=0; $col -lt $colCount; $col++) {
        $fixedRow | Add-Member -MemberType NoteProperty -Name ($pat+($col+1)) -Value (([string]$col) + ",000")
    }
}

@(for ($row = 0; $row -lt $rowCount; ++$row) {
    $fixedRow
}) | ConvertTo-Csv -NoTypeInformation | select -Skip 1 | Out-File -Encoding Default data.csv

最左列をダミー、次の109列分のデータが左側、次の109列分のデータを右側として、17000行(1/10サイズ)のデータをdata.csvに作成している。ファイルサイズで32MB程度。
これをcreate_data.ps1とした場合、

powershell -ExecutionPolicy RemoteSigned -File create_data.ps1

とかで実行できるはず。

■CSV左右比較同一行削除フィルタpowershell

$header=New-Object System.Collections.ArrayList
#$leftColName=New-Object System.Collections.ArrayList
#$rightColName=New-Object System.Collections.ArrayList

$header.add('dummy') > $null
$colCount=109

$left = "left"
$right = "right"

foreach($colPrefix in @($left, $right)) {
    for ($i = 0; $i -lt $colCount; ++$i) {
        $header.add($colPrefix + $i) > $null
    }
}
# 汎用コード(A)...遅いので未使用
#for ($i = 0; $i -lt $colCount; ++$i) {
#    $leftColName.Add($left+$i) > $null
#    $rightColName.Add($right+$i) > $null
#}

Import-Csv -Encoding default -Path '.\data.csv' -Header $header |
where {
    # 汎用コード(B)...遅いので未使用
    #$result = $false
    #for ($i = 0; $i -lt $colCount; ++$i) {
    #    $result = $result -or ($_.($leftColName[$i]) -ne $_.($rightColName[$i]))
    #}
    #$result;

    $_.left0 -ne $_.right0 -or
    $_.left1 -ne $_.right1 -or
    $_.left2 -ne $_.right2 -or
    $_.left3 -ne $_.right3 -or
    $_.left4 -ne $_.right4 -or
    $_.left5 -ne $_.right5 -or
    $_.left6 -ne $_.right6 -or
    $_.left7 -ne $_.right7 -or
    $_.left8 -ne $_.right8 -or
    $_.left9 -ne $_.right9 -or
    $_.left10 -ne $_.right10 -or
    $_.left11 -ne $_.right11 -or
    $_.left12 -ne $_.right12 -or
    $_.left13 -ne $_.right13 -or
    $_.left14 -ne $_.right14 -or
    $_.left15 -ne $_.right15 -or
    $_.left16 -ne $_.right16 -or
    $_.left17 -ne $_.right17 -or
    $_.left18 -ne $_.right18 -or
    $_.left19 -ne $_.right19 -or
    $_.left20 -ne $_.right20 -or
    $_.left21 -ne $_.right21 -or
    $_.left22 -ne $_.right22 -or
    $_.left23 -ne $_.right23 -or
    $_.left24 -ne $_.right24 -or
    $_.left25 -ne $_.right25 -or
    $_.left26 -ne $_.right26 -or
    $_.left27 -ne $_.right27 -or
    $_.left28 -ne $_.right28 -or
    $_.left29 -ne $_.right29 -or
    $_.left30 -ne $_.right30 -or
    $_.left31 -ne $_.right31 -or
    $_.left32 -ne $_.right32 -or
    $_.left33 -ne $_.right33 -or
    $_.left34 -ne $_.right34 -or
    $_.left35 -ne $_.right35 -or
    $_.left36 -ne $_.right36 -or
    $_.left37 -ne $_.right37 -or
    $_.left38 -ne $_.right38 -or
    $_.left39 -ne $_.right39 -or
    $_.left40 -ne $_.right40 -or
    $_.left41 -ne $_.right41 -or
    $_.left42 -ne $_.right42 -or
    $_.left43 -ne $_.right43 -or
    $_.left44 -ne $_.right44 -or
    $_.left45 -ne $_.right45 -or
    $_.left46 -ne $_.right46 -or
    $_.left47 -ne $_.right47 -or
    $_.left48 -ne $_.right48 -or
    $_.left49 -ne $_.right49 -or
    $_.left50 -ne $_.right50 -or
    $_.left51 -ne $_.right51 -or
    $_.left52 -ne $_.right52 -or
    $_.left53 -ne $_.right53 -or
    $_.left54 -ne $_.right54 -or
    $_.left55 -ne $_.right55 -or
    $_.left56 -ne $_.right56 -or
    $_.left57 -ne $_.right57 -or
    $_.left58 -ne $_.right58 -or
    $_.left59 -ne $_.right59 -or
    $_.left60 -ne $_.right60 -or
    $_.left61 -ne $_.right61 -or
    $_.left62 -ne $_.right62 -or
    $_.left63 -ne $_.right63 -or
    $_.left64 -ne $_.right64 -or
    $_.left65 -ne $_.right65 -or
    $_.left66 -ne $_.right66 -or
    $_.left67 -ne $_.right67 -or
    $_.left68 -ne $_.right68 -or
    $_.left69 -ne $_.right69 -or
    $_.left70 -ne $_.right70 -or
    $_.left71 -ne $_.right71 -or
    $_.left72 -ne $_.right72 -or
    $_.left73 -ne $_.right73 -or
    $_.left74 -ne $_.right74 -or
    $_.left75 -ne $_.right75 -or
    $_.left76 -ne $_.right76 -or
    $_.left77 -ne $_.right77 -or
    $_.left78 -ne $_.right78 -or
    $_.left79 -ne $_.right79 -or
    $_.left80 -ne $_.right80 -or
    $_.left81 -ne $_.right81 -or
    $_.left82 -ne $_.right82 -or
    $_.left83 -ne $_.right83 -or
    $_.left84 -ne $_.right84 -or
    $_.left85 -ne $_.right85 -or
    $_.left86 -ne $_.right86 -or
    $_.left87 -ne $_.right87 -or
    $_.left88 -ne $_.right88 -or
    $_.left89 -ne $_.right89 -or
    $_.left90 -ne $_.right90 -or
    $_.left91 -ne $_.right91 -or
    $_.left92 -ne $_.right92 -or
    $_.left93 -ne $_.right93 -or
    $_.left94 -ne $_.right94 -or
    $_.left95 -ne $_.right95 -or
    $_.left96 -ne $_.right96 -or
    $_.left97 -ne $_.right97 -or
    $_.left98 -ne $_.right98 -or
    $_.left99 -ne $_.right99 -or
    $_.left100 -ne $_.right100 -or
    $_.left101 -ne $_.right101 -or
    $_.left102 -ne $_.right102 -or
    $_.left103 -ne $_.right103 -or
    $_.left104 -ne $_.right104 -or
    $_.left105 -ne $_.right105 -or
    $_.left106 -ne $_.right106 -or
    $_.left107 -ne $_.right107 -or
    $_.left108 -ne $_.right108
} | ConvertTo-Csv -NoTypeInformation | select -Skip 1 | Out-File -Encoding Default diff.csv

data.csvを読んで左右を比較し、同一行はフィルタして、違ってるものをdiff.csvとして吐き出す。ぶっちゃけ遅い。
これをfilter_data.ps1とした場合、

powershell -ExecutionPolicy RemoteSigned -File filter_data.ps1
とかで実行できるはず。

■CSV左右比較同一行削除フィルタpython3スクリプト

import csv

target_file = 'data.csv'
diff_file   = 'diff.csv'
encoding    = 'cp932'
delimiter   = ','

with open(target_file, 'r', encoding=encoding, newline='') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=delimiter)
    with open(diff_file, 'w', encoding=encoding, newline='') as g:
        writer = csv.writer(g, delimiter=delimiter)

        offset = 1
        count = 109
        for row in reader:
            result = False
            for i in range(count):
                result = result or (row[offset + i] != row[offset + count + i])
            if result:
                writer.writerow(row)

同じことをするpython3スクリプト。CSVのクォート仕様が最小限なので、出力は少し異なる。
実行にはpython3.Xが必要。これをdiff.pyとした場合、

python diff.py

で実行できる(環境によってはpythonでなくpython3。適宜読み替え)。

■読込形式と出力を揃えたawkスクリプト

BEGIN{FS=","; n=109}
{
    is_diff = 0;
    for(i=1; i<=n; i++){
        x=$(i+1); y=$(i+n+1);
        if(x!=y){
            is_diff = 1;
            break;
        }
    }
    if (is_diff == 1) {
        printf $0 "\n";
    }
}

クォートを処理できないので、正しくparseできず、全てを異なる判定にしてしまう。動かしたければフィールド値にカンマを入れないように元データを修正しないとダメ。オススメは全くしないが、実行にはbusyboxを使いたいらしい。
これをdiff.awkとした場合、

busybox64.exe awk -f diff.awk data.csv > diff.csv

のように実行できる(インストールすると邪魔なファイルができるのでしてない)。

■1/10サイズの測定(32MB)
awk: 1,660ms
python: 1,647ms
powershell: 14,272ms
※ただしawk版は正しく処理できていない
※測定は繰り返し行い、最低値を使用(ディスクアクセスはキャッシュされたものが使われ、外部の影響も最小に)。