您可以使用json_table从JSON数组中提取字符串，假定为实际日期：

select t.id, s.n, s.start_date, e.end_date
from your_table t
cross apply json_table (
  t.start_range, '$[*]'
  columns
    n for ordinality,
    start_date date path '$'
) s
join json_table (
  t.end_range, '$[*]' 
  columns
    n for ordinality,
    end_date date path '$'
) e
on e.n = s.n

for ordinality子句为每个数组提供了一个索引，然后连接匹配“相关”的数组条目。

ID |  N | START_DATE | END_DATE 
-: | -: | :--------- | :--------
 1 |  1 | 07-JAN-19  | 14-JAN-19
 1 |  2 | 17-FEB-19  | 21-FEB-19
 1 |  3 | 17-MAR-19  | 21-MAR-19

如果出于某种原因需要字符串而不是日期，则可以在column子句中更改数据类型。
db<>fiddle

您也可以在将[、]和"替换为空格后，使用regexp_substr和connect by执行此操作。
Schema和insert语句：

create table testtable(Id int, Start_Date_Range varchar(500),  End_Date_Range varchar(500));

 insert into testtable values(1 ,'[ "2019-01-07","2019-02-17","2019-03-17"]',   '[ "2019-01-14","2019-02-21","2019-03-21"]');

查询：

select distinct id, trim(regexp_substr(replace(replace(replace(Start_Date_Range,'"',''),'[',''),']',''),'[^,]+', 1, level) ) Start_Date_Range,
  trim(regexp_substr(replace(replace(replace(end_Date_Range,'"',''),'[',''),']',''),'[^,]+', 1, level) ) End_Date_Range,
  level
   from testtable
    connect by regexp_substr(Start_Date_Range, '[^,]+', 1, level) is not null
    order by id, level;

输出：
| 开始日期范围|结束日期范围|水平| LEVEL |
| --|--|--| ------------ |
| 2019-01-07| 2019-01-14 2019-01-14| 1| 1 |
| 2019-02-17 2019-02-17| 2019-02-21 2019-02-21| 2| 2 |
| 2019-03-17 2019-03-17| 2019-03-21 2019-03-21| 3| 3 |

• db<fiddle here*

在对OP的评论中，我指出数据模型不太正确。两个JSON数组中的值是相关的;这样的数据应当被编码在单个对象中，而不是两个对象中。应该有一个对象数组，每个对象有两个成员：开始日期和结束日期。
为了说明我所建议的数据模型，我从一个示例输入表（带有一个额外的id）开始，我使用Alex Poole的答案来生成OP所询问的表，然后我使用JSON生成函数将数据重新转换为JSON格式，以说明我认为输入数据应该是什么样子。（JSON字符串的提供者应该以这种格式创建JSON，而不是发送两个单独的表示日期的字符串JSON数组）。
我在这里没有展示的是如何使用对JSON_TABLE的单个调用从查询结束时创建的单个对象数组中拆分数据。这比从两个单独的JSON数组中获取数据的查询要简单得多。
注意-这不是一个真正的答案;我把它写成一个答案，因为它显然不适合评论。

with
  t (id, start_date_range, end_date_range) as (
    select 1, '["2019-01-07","2019-02-17","2019-03-17"]',
              '["2019-01-14","2019-02-21","2019-03-21"]' from dual union all
    select 5, '["2020-04-23","2020-06-15"]',
              '["2020-04-30","2020-06-19"]'              from dual
  )
, shown_as_table(id, n, start_date, end_date) as (
    select t.id, s.n, to_char(s.start_date, 'yyyy-mm-dd'),
                      to_char(e.end_date, 'yyyy-mm-dd')
    from t
    cross apply json_table (
      t.start_date_range, '$[*]'
      columns
        n for ordinality,
        start_date date path '$'
    ) s
    join json_table (
      t.end_date_range, '$[*]' 
      columns
        n for ordinality,
        end_date date path '$'
    ) e
    on e.n = s.n
  )
select id, json_arrayagg(
                json_object('start' value start_date, 'end' value end_date)
                format json
                order by n
           ) as date_range_array
from   shown_as_table
group  by id
;

输出：

ID DATE_RANGE_ARRAY                                                                                                               
-- -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 1 [{"start":"2019-01-07","end":"2019-01-14"},{"start":"2019-02-17","end":"2019-02-21"},{"start":"2019-03-17","end":"2019-03-21"}]                                 
 5 [{"start":"2020-04-23","end":"2020-04-30"},{"start":"2020-06-15","end":"2020-06-19"}]

谢谢..我实际上有JSON格式的最后输出。我如何从那后面得到匹配的开始和结束日期？